Det finns fyra primära faktorer att tänka på när du vill upprätthålla kvaliteten på datalager: dataintegritet, datainmatningskälla och använda metodik, frekvens för dataimport och publik. Ett datalager är ett elektroniskt arkiv med stora mängder data och används alltmer av företag och andra större organisationer för att lagra data i ett verktyg som underlättar rapportering och krav på datautmatning. Användbarheten av ett datalager drivs främst av kvaliteten på datan och lyhördheten för användarnas krav.
Dataintegritet är ett begrepp som är gemensamt för datalagerkvalitet eftersom det relaterar till reglerna som styr relationerna mellan data, datum, definitioner och affärsregler som formar datas relevans för organisationen. Att hålla data konsekventa och förenliga är grunden för dataintegritet. Steg som används för att upprätthålla datalagerkvalitet måste inkludera en sammanhållen dataarkitekturplan, regelbunden inspektion av data och användning av regler och processer för att hålla data konsekvent när det är möjligt.
Datainmatningskällan för ett datalager är vanligtvis ett importverktyg eller -program. Det enklaste sättet att upprätthålla kvaliteten på datalager är att implementera regler och kontrollpunkter i själva dataimportprogrammet. Data som inte följer det lämpliga mönstret kommer inte att läggas till i datalagret utan kommer att kräva användaringripande för att korrigera, stämma av eller ändra programmet. I många organisationer kan dessa typer av förändringar endast implementeras av datalagerarkitekten, vilket avsevärt ökar kvaliteten på datalager.
Noggrannheten och relevansen av data är avgörande för att upprätthålla kvaliteten på datalager. Tidpunkten för importen och frekvensen har stor inverkan på verktygets övergripande användbarhet, såväl som kvaliteten. Till exempel, om inköpsorderinformation läggs in i lagret men fakturor uppdateras endast intermittent, äventyras möjligheten att rapportera korrekt om inköpsrelaterad aktivitet.
Datalagerkvalitet är lättast att underhålla och stödja om användarna är kunniga och har en gedigen förståelse för affärsprocesserna. Att träna användarna i att inte bara förstå hur man bygger frågor, utan även på den underliggande datalagerstrukturen gör det möjligt för dem att identifiera inkonsekvenser mycket snabbare och att lyfta fram potentiella problem tidigt i processen. Eventuella ändringar av datatabellerna, strukturen eller länkarna och tillägg av nya datafält måste granskas med hela teamet av användare och supportpersonal för att säkerställa en konsekvent förståelse av de risker och utmaningar som kan uppstå.